Question

使用Lapack和C ++让我头疼不已。我发现为fortran定义的函数有点古怪，所以我尝试在C ++上创建一些函数，以便我更容易阅读正在发生的事情。

无论如何，我没有按照自己的意愿使用矩阵矢量产品。以下是该计划的一小部分样本。

smallmatlib.cpp：

#include <cstdio>
#include <stdlib.h>


extern "C"{
    // product C= alphaA.B + betaC                                               
   void dgemm_(char* TRANSA, char* TRANSB, const int* M,
               const int* N, const int* K, double* alpha, double* A,
               const int* LDA, double* B, const int* LDB, double* beta,
               double* C, const int* LDC);
    // product Y= alphaA.X + betaY                                               
   void dgemv_(char* TRANS, const int* M, const int* N,
               double* alpha, double* A, const int* LDA, double* X,
               const int* INCX, double* beta, double* C, const int* INCY);
   } 

void initvec(double* v, int N){
    for(int i= 0; i<N; ++i){
        v[i]= 0.0;
        }
   }

void matvecprod(double* A, double* v, double* u, int N){ 
    double alpha= 1.0, beta= 0.0;
    char no= 'N', tr= 'T';
    int m= N, n= N, lda= N, incx= N, incy= N;
    double* tmp= new double[N];
    initvec(tmp, N);
    dgemv_(&no,&m,&n,&alpha,A,&lda,v,&incx,&beta,tmp,&incy);
    for(int i= 0; i<N; ++i){
        u[i]= tmp[i];
        }
    delete [] tmp;
    }

void vecmatprod(double* v, double* A, double* u, int N){
    double alpha= 1.0, beta= 0.0;
    char no= 'N', tr= 'T';
    int m= N, n= 1, k= N, lda= N, ldb= N, ldc= N;
    double* tmp= new double[N];
    initvec(tmp, N);
    dgemm_(&no,&no,&m,&n,&k,&alpha,A,&lda,v,&ldb,&beta,tmp,&ldc);
    for(int i= 0; i<N; ++i){ 
        u[i]= tmp[i];
        }
    delete [] tmp;
    }

smallmatlib.h：

#ifndef SMALLMATLIB_H
#define SMALLMATLIB_H

void initvec(double* v, int N);

void matvecprod(double* A, double* v, double* u, int N);

void vecmatprod(double* v, double* A, double* u, int N);

#endif

smallmatlab.cpp：

#include "smallmatlib.h"
#include <cstdio>
#include <stdlib.h>
#define SIZE 2

int main(){
  double A[SIZE*SIZE]=
    { 1,2,
      3,4 };
  double v[SIZE]= {2,5.2};
  double u[SIZE]= {0,0};
  matvecprod(A,v,u,SIZE);
  printf("%f %f\n",u[0],u[1]);
  vecmatprod(v,A,u,SIZE);
  printf("%f %f\n",u[0],u[1]);
  return 0;
  }

编译：
g ++ -c smallmatlib.cpp
g ++ smallmatlab.cpp smallmatlib.o -L / usr / local / lib -lclapack -lcblas

现在功能matvecprod就是问题所在。使用示例矩阵A和示例向量v，它应该产生类似

的输出

12.4..    26.8..

但是打印出

2.00..    0.00..

我试图用dgemm和dgemv产生正确的结果，但是无法做到。我有一种预感，我的变量incx和incy没有正确的值，但很难找到我理解的解释。

一个较小的问题是，目前我不能像他们一样使用它们 vecmatprod（V，A，V，SIZE） - 也就是说，我总是要定义矢量u，它将分别保存结果，并调用vecmatprod（v，A，u，SIZE）。任何帮助将不胜感激。

作为旁注，我也是C ++的初学者，所以我感谢您对我的代码提出任何批评/建议。

Answer 1

你是对的，问题出在incx值 - 它应该是1，看看reference。

INCX is INTEGER
  On entry, INCX specifies the increment for the elements of
  X. INCX must not be zero.

因此，当矢量x的值不是逐个放置时（复数值的矢量，例如，当您只想使用实部）时，应使用此值。

另外，您vecmatprod(v,A,v,SIZE)与v和x同时使用y。这是因为矩阵向量乘法的工作原理（例如参见wikipedia）。您需要一直使用原始x的值来生成正确的结果。小例子：

y = A * x

，其中

y = [ y1 y2 ]
A = [ [a11 a12] [a21 a22] ]
x = [ x1 x2 ]

我们像这样计算y

y1 = a11 * x1 + a12 * x2
y2 = a21 * x1 + a22 * x2

您可以看到，当我们计算y2时，我们需要x1和x2，但如果您使用x = A * x（没有临时矢量），则会替换{{1}因此x1会产生错误的答案。

矩阵矢量积与dgemm / dgemv

1 个答案: